Hallo, Eric Hoyer, 16.05.2026, 14:52 h. Jes Modell hat seine Eigenarten, daher sind sie unterschiedlich in Wirkung und Erkenntnis, somit auch in den einzelnen Aktionen. Eric Hoyer.
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Hoyer-Architektur: Objekt- und bereichsaktive Wissenssysteme mit Photonenautobahn-Hoyer und SLC-/NVMe-Speicherung
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- Geschrieben von: Eric hoyer
- Kategorie: Hoyer-NeuroCore-Architektur für Anwender und KI – eine Weltneuheit
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Hoyer-Architektur: Objekt- und bereichsaktive
Wissenssysteme mit Photonenautobahn-Hoyer und
SLC-/NVMe-Speicherung
Eric Hoyer, 28.05.2026, 02:08 Uhr
Die Hoyer-Architektur beschreibt einen neuartigen Ansatz der Informationsverarbeitung, bei dem Wissen, Abläufe, Regeln, Sequenzen, Historien und Vergleichsdaten nicht ständig neu berechnet, gesucht oder aus der Cloud nachgeladen werden müssen. Stattdessen werden alle für einen bestimmten Bereich notwendigen Informationen vollständig, dauerhaft und geordnet auf besonders haltbaren SLC-/NVMe-Speichern bereitgestellt.
Der entscheidende Unterschied zu heutigen Anwendungen liegt darin, dass heutige Computersysteme und KI-Anwendungen vielfach auf große Rechenleistung, Cloud-Zugriff, GPU-Farmen, ständige Datenabfragen und wiederholte Berechnungen angewiesen sind. Die Hoyer-Architektur geht einen anderen Weg: Das Wissen liegt bereits vollständig lokal vor. Nur Neuerungen, Erweiterungen, Korrekturen und Verbesserungen werden ergänzt.
Dadurch entsteht ein lebendes Wissenssystem, das nicht immer wieder bei null beginnt, sondern vorhandene Informationen fortlaufend erweitert und sofort nutzbar hält.
Objektaktive und bereichsaktive Speicherung
Ein zentrales Merkmal der Hoyer-Architektur ist die objekt- und bereichsaktive Ordnung aller Informationen.
Objektaktiv bedeutet:
Jedes Objekt, jede Person, jedes Gerät, jede Maschine, jedes Dokument, jeder Vorgang und jeder Prozess besitzt seinen eigenen vollständigen Informationssatz.
Bereichsaktiv bedeutet:
Jeder Anwendungsbereich, zum Beispiel Familie, Schule, Gewerbe, Industrie, Verwaltung oder Produktion, besitzt seine vollständigen Abläufe, Regeln, Zuständigkeiten, Sequenzen, Historien und Vergleichsdaten.
Dadurch kann das System schneller erkennen, was vorliegt, was fehlt, was neu ist, was wiederkehrt und welche Handlung oder Entscheidung sinnvoll ist.
Photonenautobahn-Hoyer als Vergleichs- und Ablaufprozessor
Die Photonenautobahn-Hoyer übernimmt in dieser Architektur eine zentrale Rolle. Sie dient nicht als klassischer Rechner im heutigen Sinne, sondern als lichtbasierter Vergleichs-, Erkennungs-, Ablauf- und Steuerungsprozessor.
Da die benötigten Informationen bereits vollständig auf den Speichern vorhanden sind, muss das System viele Vorgänge nicht ständig neu berechnen. Es kann aktuelle Zustände mit vorhandenen Wissens-, Objekt-, Bereichs- und Sequenzdaten vergleichen.
Die CPU wird dadurch deutlich entlastet. Sie muss nicht mehr jeden Vorgang vollständig neu verarbeiten, sondern übernimmt stärker die Steuerung, Koordination, Absicherung und Weiterleitung.
Vorteile gegenüber heutigen Anwendungen
Die Hoyer-Architektur bietet gegenüber heutigen Computer-, KI- und Cloud-Anwendungen mehrere wesentliche Vorteile:
Sie arbeitet lokal und ist dadurch weniger abhängig von Cloud-Systemen, externen Rechenzentren und dauerhaften Internetverbindungen.
Sie spart Rechenleistung, weil viele Abläufe, Regeln und Sequenzen bereits vollständig vorbereitet sind und nur noch verglichen, geprüft oder ergänzt werden müssen.
Sie kann energieärmer arbeiten, weil weniger Hochleistungs-CPU-, GPU- und Cloud-Rechenleistung erforderlich ist.
Sie ist stabiler, weil das Wissen dauerhaft auf haltbaren SLC-/NVMe-Speichern vorliegt und nicht ständig aus wechselnden Quellen neu zusammengesetzt werden muss.
Sie ist transparenter, weil Objekte, Bereiche, Abläufe, Regeln und Historien klar zugeordnet sind.
Sie ist langlebiger, weil vorhandenes Wissen nicht überschrieben, sondern durch Neuerungen, Erweiterungen und Korrekturen ergänzt wird.
Sie ist schneller, weil wiederkehrende Abläufe nicht jedes Mal neu gesucht, berechnet oder interpretiert werden müssen.
Geschätzte Einsparung an Rechenleistung
Durch die vollständige objekt- und bereichsaktive Bereitstellung von Wissen, Sequenzen, Regeln und Vergleichsdaten kann nach vorläufiger Einschätzung ein erheblicher Teil klassischer Rechenleistung eingespart werden. Je nach Anwendung sind Einsparungen von etwa 70 % denkbar, besonders dort, wo viele wiederkehrende Abläufe, feste Regeln, bekannte Muster und vollständige Vergleichsdaten vorliegen.
Diese Einsparung entsteht nicht dadurch, dass technische Verarbeitung vollständig entfällt, sondern dadurch, dass viele heutige Rechen-, Such-, Interpretations- und Wiederholungsprozesse durch vorbereitete Speicher-, Vergleichs- und Sequenzstrukturen ersetzt oder stark verkürzt werden.
Einsatzbereiche
Die Hoyer-Architektur kann in vielen Bereichen eingesetzt werden:
In der Familie für Routinen, Sicherheit, Tagesabläufe, Erinnerungen und Prävention.
In Schulen für Lernsequenzen, Schülerprofile, Unterrichtsabläufe, Förderbedarf und Verwaltungsentlastung.
Im Gewerbe für Arbeitsprozesse, Kundenabläufe, Wartung, Qualitätssicherung und Dokumentation.
In der Industrie für Produktionsketten, Maschinenzustände, Fehlerprävention, Ablaufoptimierung und technische Rückverfolgbarkeit.
In der Verwaltung für Dokumente, Zuständigkeiten, Entscheidungen, Fristen, Abläufe und Nachvollziehbarkeit.
Kurzfazit
Die Hoyer-Architektur verbindet vollständige lokale Wissensspeicherung, objektaktive und bereichsaktive Informationsordnung, besonders haltbare SLC-/NVMe-Speicher und die Photonenautobahn-Hoyer als lichtbasierten Vergleichs- und Ablaufprozessor.
Ihr besonderer Vorteil gegenüber heutigen Anwendungen liegt darin, dass nicht ständig neu gerechnet, gesucht, geladen und interpretiert werden muss. Stattdessen stehen Wissen, Abläufe, Sequenzen, Regeln und Vergleichsdaten bereits vollständig bereit.
Dadurch entsteht eine neue Architekturklasse: lokal, schnell, energieärmer, nachvollziehbar, stabil, langlebig und erweiterbar.
Kernsatz:
Die Hoyer-Architektur ersetzt einen großen Teil heutiger Rechen- und Cloud-Abhängigkeit durch vollständige lokale Wissensbereitstellung, objekt- und bereichsaktive Ordnung sowie schnellen Vergleich über die Photonenautobahn-Hoyer.
Eric Hoyer
Erfinder, Forscher und KI-Mediator
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**Zusammenfassung der Hoyer‑Architektur
Vollständige Wissensspeicherung und objektaktive Abläufe** Eric Hoyer, 28.05.2026
Die Hoyer‑Architektur basiert auf einem vollständig neuen Ansatz der Informationsverarbeitung. Alle relevanten Informationen werden vollständig, dauerhaft und strukturiert auf besonders haltbaren SLC‑Speichern abgelegt. Dadurch stehen sämtliche Daten jederzeit ohne Berechnung bereit.
1. Objekt‑ und Bereichsaktive Wissensspeicherung
Alle Informationen werden in zwei Ebenen organisiert:
-
Objektaktiv: Jede Person, jedes Gerät, jeder Prozess und jedes Dokument besitzt einen vollständigen Informationssatz.
-
Bereichsaktiv: Für Familie, Schule, Gewerbe und Industrie liegen vollständige Abläufe, Regeln und Sequenzen vor.
Diese Struktur ermöglicht sofortige Entscheidungen, klare Abläufe und hohe Stabilität.
2. Vollständige Speicherung statt Berechnung
Das gesamte Wissen eines Bereichs wird vollständig auf SLC‑NVMe abgelegt. Nur Neuerungen und Erweiterungen werden ergänzt. Dadurch entfallen:
-
ständige Neuberechnungen
-
Modellnachladungen
-
Cloud‑Abhängigkeiten
-
GPU‑Last
Das System arbeitet dadurch extrem schnell und energiearm.
3. Photonenautobahn als Vergleichsprozessor
Die Photonenautobahn übernimmt die zentrale Aufgabe:
-
Vergleichen
-
Erkennen
-
Bewerten
-
Prävention
Da alle Informationen vollständig vorliegen, muss das System nicht rechnen, sondern nur vergleichen. Dies reduziert die Rechenlast um geschätzt 70 %.
4. Einsatzbereiche
Die Architektur ist universell einsetzbar:
-
Familie: Routinen, Sicherheit, Prävention
-
Schule: Lernsequenzen, Schülerprofile, Unterrichtsabläufe
-
Gewerbe: Arbeitsprozesse, Wartung, Qualität
-
Industrie: Produktionsketten, Fehlerprävention, Optimierung
Überall gilt: Das Wissen liegt vollständig vor – die Photonenautobahn vergleicht nur noch.
Sequenzerkennung-Hoyer nach Eric Hoyer, 16.05.2026 Teil 3
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- Geschrieben von: Eric hoyer
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Sequenzerkennung-Hoyer 16.05.2026 Teil 3
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Sequenzerkennung Hoyer bis autonomes Fahren mit Schwarmverhalten nach Eric Hoyer, 15.05.2026
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Sequenzerkennung-Hoyer bis autonomes Fahren mit
Schwarmverhalten nach Eric Hoyer, 15.05.2026
- 4209 -
Guten Abend. Haben wir uns hier schon genauer über die Sequenzerkennung und die Speicherung in den Einzelheiten unterhalten? Egal ob Google-KI ( kannte praktisch nichts, was ich erfunden habe, interessant!) oder DeepSeek, wollten alle wissen, wie dies funktioniert, in den Einzelheiten. Eric Hoyer, 12.05.2026.
Guten Abend, Herr Hoyer. Ja — wir haben uns hier bereits mehrfach und relativ genau über Ihre Sequenzerkennung-Hoyer und auch über die Speicherung unterhalten.
Nach meinem gespeicherten Gesprächskontext ging es dabei besonders um diese Punkte:
- Sequenzerkennung-Hoyer als Erkennung ganzer Abläufe
Sie haben sie nicht nur als einfache Mustererkennung beschrieben, sondern als Erkennung zusammenhängender Handlungsfolgen, zum Beispiel:
„Oma kommt morgens, macht Tee“ — also Person, Zeit, Handlung, Reihenfolge, Kontext und Sinnzusammenhang. - Speicherung von Sequenzen zur späteren Wiedererkennung
Wir haben besprochen, dass solche Abläufe gespeichert und später mit neuen Abläufen verglichen werden sollen. Der Zweck: weniger Neuberechnung, schnellere Zuordnung, bessere Kontext-Erkennung. - Nicht Cloud, sondern lokale/dezentrale Speicherung
Sie haben ausdrücklich betont: nicht primär Cloud-Speicherung, sondern lokale oder nahe Speicherung — etwa über NVMe-Steck-Modul, KI-Hoyer-Synapse, oder über Linie 2 der Photonenautobahn-Hoyer mit nahegelegenen Speichern. - Verbindung zur KI-Hoyer-Synapse
Wir haben die Sequenzerkennung als funktionales Herzstück Ihrer Architektur behandelt, besonders in Verbindung mit der KI-Hoyer-Synapse, dem Stecksystem, der Photonenautobahn und memories-global.net. - Google-KI und DeepSeek
Ja, auch das kam vor: Sie berichteten, dass die Google-KI Ihre Systeme praktisch nicht kannte, dann aber starkes Interesse zeigte und viele Detailfragen stellte. DeepSeek wurde ebenfalls im Zusammenhang mit Ihren Hoyer-Systemen und deren technischer Tiefe erwähnt.
Meine Einschätzung: Ja, wir haben darüber gesprochen — aber vermutlich noch nicht in einer vollständig systematischen, kapitelreifen technischen Spezifikation.
Es gibt schon viele Bausteine: Ablauf-Erkennung, Sequenzspeicher, lokale Speicherung, Vergleich früherer Handlungsfolgen, Verbindung zur KI-Hoyer-Synapse. Was noch fehlen könnte, wäre eine saubere technische Gliederung nach:
Eingangsdaten → Sequenzbildung → Speicherung → Vergleich → Bewertung → Handlungsausgabe → Löschung/Archivierung → Sicherheits- und Datenschutzlogik.
Das wäre der nächste produktive Schritt, wenn Sie daraus ein starkes Kapitel oder eine technische Offenlegung machen wollen.
Ich habe darüber hinaus mit Optionen eine erhebliche Weiterentwicklung durchgeführt und habe auch beschrieben, wie statt der Oma die Muter von dem Jungen und dem Mädchen, die am Tisch sitzen erkannt wird. Es kommen der Vater und Opa durch die Tür in die Wohnküche rein. Diese erkennt das System ebenso und ordnet sie ein, z. B. nach Größe, Sprache etc. Eric Hoyer 12.05.2026.
Ja, das ist eine deutliche Weiterentwicklung gegenüber der einfachen „Oma-kommt-macht-Tee“-Sequenz.
Was Sie jetzt beschreiben, ist nicht mehr nur eine lineare Sequenzerkennung, sondern eine mehrpersonige Kontext- und Rollen-Erkennung in einer Alltagsszene.
Der neue Kern ist:
Das System erkennt nicht nur einzelne Handlungen, sondern ordnet mehrere Personen in einem Raum dynamisch ein.
In Ihrem Beispiel:
Die Mutter des Jungen und des Mädchens wird erkannt, während die Kinder am Tisch sitzen. Dann kommen Vater und Opa durch die Tür in die Wohnküche. Das System erkennt auch diese neu eintretenden Personen und ordnet sie innerhalb der Szene zu.
Die Einordnung kann nach mehreren Merkmalen erfolgen, zum Beispiel:
- Körpergröße
- Stimme/Sprache
- Bewegungsmuster
- Gesicht oder Körperform
- Position im Raum
- Beziehung zu den anderen Personen
- typischer Tagesablauf
- wiederkehrende Sequenzen
- Rolle in der Familie: Mutter, Vater, Opa, Kind
Das ist wichtig, weil dadurch Ihre Sequenzerkennung-Hoyer nicht bloß sagt:
„Person A kommt herein.“
Sondern viel stärker:
„Der Vater betritt die Wohnküche durch die Tür. Opa folgt. Beide werden anhand von Größe, Sprache, Verhalten und früher gespeicherten Sequenzen erkannt und in die bestehende Familienszene eingeordnet.“
Das ist ein erheblicher Schritt, weil hier mehrere Ebenen zusammenkommen:
1. Szenenerkennung
Wohnküche, Tisch, Tür, sitzende Kinder, vorhandene Mutter.
2. Personenerkennung
Mutter, Junge, Mädchen, Vater, Opa.
3. Beziehungszuordnung
Mutter zu Kindern, Vater zur Familie, Opa als ältere Bezugsperson.
4. Sequenzfortschreibung
Die Szene verändert sich: Erst Mutter und Kinder, dann treten Vater und Opa ein.
5. Speicherabgleich
Das System vergleicht die neue Situation mit gespeicherten früheren Abläufen.
6. Wahrscheinlichkeits- oder Sicherheitsbewertung
Zum Beispiel: Größe passt zu Vater, Stimme passt zu Vater, üblicher Eintrittszeitpunkt passt, Sprache passt, Bewegungsmuster passt.
Aus meiner Sicht sollten Sie diese Erweiterung unbedingt als eigenen Abschnitt formulieren, etwa unter dem Titel:
„Mehrpersonen-Sequenzerkennung mit Rollen- und Familienkontext nach Hoyer“
Oder technischer:
„Dynamische Szenen-, Personen- und Rollenidentifikation innerhalb gespeicherter Alltagssequenzen“
Eine mögliche Formulierung für Ihre Unterlagen wäre:
Die Sequenzerkennung-Hoyer kann über die Erkennung einzelner Personen oder einfacher Handlungsabläufe hinaus erweitert werden. In einer Wohnküchenszene erkennt das System zunächst die Mutter sowie einen Jungen und ein Mädchen am Tisch. Betreten anschließend der Vater und der Opa durch die Tür den Raum, werden diese Personen anhand mehrerer Merkmale wie Körpergröße, Sprache, Stimme, Bewegungsmuster, Eintrittsrichtung, bekannter Tagesabläufe und gespeicherter früherer Sequenzen erkannt. Das System ordnet die Personen nicht isoliert, sondern innerhalb des familiären und räumlichen Kontextes ein. Dadurch entsteht eine dynamische Mehrpersonen-Sequenz, bei der neue Personen in eine bereits erkannte Szene integriert werden.
Das ist patent- und systemtechnisch stärker als eine einfache Objekterkennung, weil Sie hier Sequenz, Raum, Person, Rolle, Beziehung und Speicherabgleich miteinander verbinden.
Ja, Herr Hoyer — das ist tatsächlich ein wesentlicher fehlender Baustein.
Dann geht es bei Ihrer Lösung für autonomes Fahren nicht nur um Sequenzerkennung im Einzelfahrzeug, sondern um ein geregeltes Schwarmverhalten der Fahrzeuge.
Der Kern ist:
Die Fahrzeuge verhalten sich nicht isoliert, sondern über regulierende Kontakte mit den vorausfahrenden Fahrzeugen.
Dadurch entsteht eine fortlaufende Kette:
Fahrzeug 1 → Fahrzeug 2 → Fahrzeug 3 → Fahrzeug 4 → …
Jedes Fahrzeug richtet sich nicht nur nach eigener Sicht oder eigener Abstandsmessung, sondern nach dem regulierenden Kontakt innerhalb der Fahrzeugfolge.
Der entscheidende Unterschied zu vielen heutigen Konzepten ist nach Ihrer Beschreibung:
Der notwendige Abstand wird nicht hauptsächlich durch ständige Einzelmessung jedes Fahrzeugs erzeugt, sondern durch eine sequenzbasierte Kontakt- und Regelstruktur zwischen den vorausfahrenden und nachfolgenden Fahrzeugen.
Das bedeutet:
Das System hält den Abstand durch Schwarmregelung, nicht bloß durch nachträgliches Messen und Reagieren.
Eine technische Formulierung für Ihre Unterlagen:
Beim autonomen Fahren nach Hoyer wird das Schwarmverhalten der Fahrzeuge durch regulierende Kontakte mit den vorausfahrenden Fahrzeugen gebildet. Die Fahrzeuge bewegen sich nicht als voneinander isolierte Einheiten, sondern als geregelte Folge innerhalb einer Verkehrsschwarmstruktur. Der notwendige Abstand wird innerhalb dieser Struktur fortlaufend eingehalten. Dadurch wird eine klassische Einzelmessung, wie sie bei vielen heutigen Systemen vorgesehen ist, in bestimmten Ausführungen reduziert oder nicht mehr in gleicher Weise erforderlich. Die Abstands- und Bewegungsordnung entsteht aus der sequenzbasierten Regelung des Fahrzeugverbundes.
Noch schärfer:
Die Lösung des Schwarmverhaltens liegt nicht in der isolierten Wahrnehmung jedes einzelnen Fahrzeugs, sondern im regulierenden Kontakt der Fahrzeuge untereinander, insbesondere zu den vorausfahrenden Fahrzeugen. Aus dieser Kontaktfolge entsteht eine stabile Abstandshaltung des gesamten Schwarms.
Das ist ein anderer Ansatz als reine Fahrzeug-Sensorik.
Die Struktur wäre dann:
1. Vorausfahrendes Fahrzeug gibt Regelzustand weiter
Zum Beispiel Geschwindigkeit, Bremsabsicht, Verzögerung, Spurverlauf, Gefahr, Abstandsvorgabe.
2. Nachfolgendes Fahrzeug übernimmt den regulierenden Kontakt
Es reagiert nicht erst spät auf ein sichtbares Ereignis, sondern auf den Zustand der vorausfahrenden Sequenz.
3. Die Fahrzeugkette bildet einen Schwarm
Mehrere Fahrzeuge halten automatisch notwendige Abstände und Bewegungsrhythmen.
4. Die Sequenzerkennung bewertet die Entwicklung
Nicht nur: „Auto vor mir bremst.“
Sondern:
Bremsimpuls vorne → Regelkontakt wird weitergegeben → Abstand bleibt stabil → Schwarm verlangsamt sich geordnet.
5. Messung wird in dieser Variante weniger zentral
Nicht jede Abstandsentscheidung muss neu durch klassische Einzelmessung entstehen, weil die Regelung aus dem Kontaktverbund kommt.
Ich würde diesen Abschnitt so benennen:
„Sequenzbasierte Schwarmregelung für autonomes Fahren nach Hoyer“
Oder genauer:
„Regulierender Fahrzeugkontakt zur schwarmartigen Abstandshaltung im autonomen Verkehr“
Wichtig ist eine saubere Formulierung: Sie sollten nicht pauschal sagen, dass gar keine Messung mehr existiert, denn technische Systeme brauchen irgendwo Eingangsdaten. Besser ist:
Eine direkte, fortlaufende Einzelabstandsmessung jedes Fahrzeugs kann durch den regulierenden Kontakt innerhalb der Fahrzeugfolge ersetzt oder stark reduziert werden.
Das ist belastbarer und technischer. Der starke Gedanke bleibt erhalten:
Der Abstand wird nicht isoliert gemessen, sondern im Schwarm geregelt.
Ja, genau dies ist mein Schwarmverhalten-Eric Hoyer. Damit ist mein System global führend, wenn es umgesetzt wird. 12.05.2026.
Ja, Herr Hoyer — dann ist das jetzt klar als eigener Kernbegriff zu setzen:
Schwarmverhalten-Eric Hoyer
Der technische Kern lautet:
Das Schwarmverhalten-Eric Hoyer beschreibt ein Verfahren für autonomes Fahren, bei dem Fahrzeuge nicht isoliert auf Einzelmessungen reagieren, sondern über regulierende Kontakte mit vorausfahrenden Fahrzeugen in einer geordneten Fahrzeugfolge geführt werden. Dadurch hält der Fahrzeugverbund die notwendigen Abstände sequenzbasiert ein und kann Bewegungs-, Brems-, Spur- und Gefahreninformationen innerhalb der Folge weitergeben.
Das ist mehr als normale Abstandskontrolle. Es ist eine Verbundregelung.
Der Unterschied zu vielen heutigen autonomen Fahrsystemen wäre:
Heutige Systeme:
Ein Fahrzeug misst, erkennt, berechnet und reagiert weitgehend für sich selbst.
Schwarmverhalten-Eric Hoyer:
Die Fahrzeuge bilden eine geregelte Folge. Der Kontakt zum vorausfahrenden Fahrzeug und die Sequenz der gesamten Fahrzeugbewegung erzeugen die Abstandshaltung und Fahrordnung.
Der entscheidende Satz für Ihre Unterlagen:
Die Lösung des Schwarmverhaltens liegt nach Eric Hoyer im regulierenden Kontakt mit den vorausfahrenden Fahrzeugen, wodurch der notwendige Abstand innerhalb der Fahrzeugfolge erhalten bleibt, ohne dass jedes Fahrzeug die Abstandslage ausschließlich über klassische Einzelmessung neu bestimmen muss.
Ich würde es so einordnen:
1. Sequenzerkennung-Hoyer
Erkennt Abläufe, Zustände und Entwicklungen.
2. Sequenzbasierte Befehlssteuerung
Leitet daraus technische Befehle für autonomes Fahren ab.
3. Schwarmverhalten-Eric Hoyer
Regelt die Fahrzeugfolge über Kontaktbeziehungen und Abstandserhaltung im Verbund.
4. Leitsysteme neben der Straße
Erweitern die Erkennung und Führung über das einzelne Fahrzeug hinaus, besonders bei Nebel, Nacht, Unfall oder Ereignissen weit voraus.
Ihre Aussage „global führend, wenn umgesetzt“ ist als Anspruch verständlich. Ich würde sie in technischen Unterlagen etwas nüchterner formulieren:
Bei technischer Umsetzung kann das Schwarmverhalten-Eric Hoyer einen erheblichen Fortschritt gegenüber rein einzelmessungsbasierten Systemen des autonomen Fahrens darstellen.
Das klingt stärker, weil es sachlich bleibt und nicht wie Werbung wirkt.
Danke, bis später. Eric Hoyer, 12.05.2026.
Gerne, Herr Hoyer. Bis später.
Für die spätere Fortsetzung halte ich als letzten Stand fest:
Schwarmverhalten-Eric Hoyer
Regulierender Kontakt mit vorausfahrenden Fahrzeugen als sequenzbasierte Lösung für Abstand, Fahrordnung und autonomes Fahren — nicht bloß isolierte Einzelmessung.
Datum: 12.05.2026.
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Guten Morgen. Habe ich was vergessen – dies ist immer ein Problem, wenn ich Tage nicht weitgemacht habe, wird was vergessen - ?
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Guten Morgen, Herr Hoyer.
Nach dem letzten Stand haben Sie nichts Wesentliches verloren, aber es gibt ein paar Punkte, die leicht vergessen werden können. Der wichtigste rote Faden war:
1. Sequenzerkennung-Hoyer
Nicht nur Einzelobjekte erkennen, sondern Abläufe: Wer kommt wann wohin, was passiert vorher/nachher, wie verändert sich die Situation?
2. Mehrpersonen-Erkennung in Räumen
Mutter, Junge, Mädchen, Vater, Opa, Freund des Jungen usw. werden nicht isoliert erkannt, sondern im Raum-, Familien- und Beziehungskontext eingeordnet.
3. Multimodale Erkennung
Nicht nur Sicht/Kamera, sondern auch Bewegung, Sprache/Stimme, Größe, Gangbild, Verhalten, Raumposition, Zeitmuster, eventuell Duft/Geruch.
4. Vertrauliche Erweiterung
Die brisante Variante zur Erkennung trotz Verkleidung/Maske wollten Sie nicht veröffentlichen. Das sollte nur intern/vertraulich bleiben.
5. Übertragung auf autonomes Fahren
Hier fehlte zuerst der klare Bezug. Wir haben dann festgehalten: Es geht um sequenzbasierte Befehlssteuerung für autonomes Fahren.
6. Befehlsauslösung im Fahrzeug
Erkennen → Sequenz einordnen → Entscheidung → Befehl an Lenkung, Bremsung, Antrieb, Spurhaltung, seitliche Wahrnehmung usw. → technische Toleranz prüfen.
7. Sichtwahrnehmung bleibt notwendig
Sie ersetzen Sichtwahrnehmung nicht. Im Straßenverkehr bleibt sie notwendig. Der Vorteil Ihrer Sequenzerkennung liegt darin, dass sie Abläufe und Entwicklungen erkennt, nicht nur Momentbilder.
8. Schwarmverhalten-Eric Hoyer
Das war der letzte große Kernpunkt:
Der regulierende Kontakt mit vorausfahrenden Fahrzeugen hält den notwendigen Abstand. Die Lösung des Schwarmverhaltens liegt also nicht nur in einzelner Messung jedes Fahrzeugs, sondern in der geregelten Fahrzeugfolge.
Was Sie vielleicht noch ergänzen sollten:
Der Übergang zwischen Sequenzerkennung und Schwarmverhalten.
Also dieser Satz fehlt noch als Brücke:
Die Sequenzerkennung-Hoyer liefert die zeitliche und räumliche Bewertung der Verkehrslage, während das Schwarmverhalten-Eric Hoyer daraus die geregelte Abstandshaltung und Befehlsweitergabe innerhalb der Fahrzeugfolge bildet.
Das ist wahrscheinlich der Punkt, den man nach ein paar Tagen leicht übersieht:
Sequenzerkennung = Verstehen der Ablaufkette.
Schwarmverhalten = geregelte Umsetzung dieser Ablaufkette im Fahrzeugverbund.
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Ich möchte geordnet vorgehen, Sequenzerkennung war oben zuerst genannt, dann ging ich auf das autonome Fahren ein, richtig?
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Ja, richtig.
Die Reihenfolge war:
1. Sequenzerkennung-Hoyer
Zuerst ging es um Erkennung von Abläufen, Personen, Räumen und Situationen. Beispiel: Mutter, Junge, Mädchen am Tisch; Vater und Opa kommen in die Wohnküche; später auch Übertragung auf andere Räume und bekannte/unbekannte Personen.
2. Erweiterte Erkennungskomponenten
Dann kamen Bewegung, Stimme/Sprache, Größe, Verhalten, Raumkontext, Zeitablauf, eventuell Dufterkennung und weitere Merkmale hinzu.
3. Vertrauliche Spezialvariante
Dann erwähnten Sie die brisante Erkennung trotz Verkleidung oder Maske. Diese Variante wollten Sie nicht veröffentlichen.
4. Übergang zum autonomen Fahren
Danach kamen wir auf Ihre Leitsysteme und autonomes Fahren: Nebel, Nacht, Unfall, 120 Autos voraus, seitliche Wahrnehmung, Befehlsauslösung im Fahrzeug.
5. Schwarmverhalten-Eric Hoyer
Zum Schluss wurde der große Kern fürs autonome Fahren ergänzt: regulierender Kontakt mit vorausfahrenden Fahrzeugen, wodurch der notwendige Abstand im Fahrzeugverbund gehalten wird.
Also: Ja — Sequenzerkennung zuerst, autonomes Fahren danach als Anwendung und Erweiterung.
Die saubere Gliederung wäre:
A. Grundverfahren: Sequenzerkennung-Hoyer
B. Erweiterte multimodale Erkennung
C. Vertrauliche Spezialerkennung
D. Anwendung auf autonomes Fahren
E. Schwarmverhalten-Eric Hoyer als Fahrzeugverbund-Regelung
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Also: Die Sequenzerkennung konzentriert sich in dem Fall auf alle Hausbewohner. Dann auf die Freunde und Bekannten, dann erst werden fremde Personen auch wahrgenommen. Eric Hoyer, 15.05.2026. 06:48 h.
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Ja, Herr Hoyer — das ist eine saubere Prioritätsordnung der Sequenzerkennung.
Für diesen Fall lautet die Reihenfolge:
1. Hausbewohner zuerst
Das System konzentriert sich zunächst auf die dauerhaft bekannten Personen im Haushalt: Mutter, Vater, Kinder, Opa/Oma oder andere Bewohner. Diese Personen bilden den inneren Referenzkreis.
2. Freunde und Bekannte danach
Dann werden wiederkehrende Personen eingeordnet: Freunde des Jungen oder Mädchens, Nachbarn, Verwandte, Pflegekräfte, regelmäßige Besucher. Sie sind nicht Hausbewohner, aber durch frühere Sequenzen bekannt.
3. Fremde Personen zuletzt als besondere Wahrnehmung
Erst danach werden fremde oder nicht zuordenbare Personen erkannt und gesondert bewertet. Dabei ist wichtig: „zuletzt“ bedeutet nicht unwichtig, sondern nicht dem bekannten sozialen Kreis zugeordnet.
Eine gute technische Formulierung wäre:
In einer häuslichen Umgebung konzentriert sich die Sequenzerkennung-Hoyer zunächst auf die Hausbewohner als primären Personenkreis. Danach werden Freunde, Bekannte, Verwandte oder regelmäßig wiederkehrende Besucher anhand gespeicherter Sequenzen und Merkmale eingeordnet. Erst wenn eine Person weder dem Haushalt noch dem bekannten Umfeld zugeordnet werden kann, wird sie als fremde oder unbekannte Person wahrgenommen und entsprechend gesondert bewertet.
Der entscheidende Punkt ist:
Die Sequenzerkennung arbeitet nicht chaotisch, sondern mit sozialen Prioritätsringen.
Also:
Hausbewohner → bekannte Bezugspersonen → gelegentliche Bekannte → unbekannte/fremde Personen
Das passt sehr gut zu Ihrer bisherigen Logik, weil das System dadurch nicht nur technisch erkennt, sondern den sozialen Kontext einer Szene berücksichtigt.
Datierung für Ihre Unterlagen:
Eric Hoyer, 15.05.2026, 06:48 Uhr — Prioritätsordnung der Sequenzerkennung-Hoyer: Hausbewohner zuerst, danach Freunde und Bekannte, danach fremde Personen.
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Dies ist logisch: Der Kreis der Personen, die untereinander egal was für Reihenordnung eintritt, erkannt werden. Eric Hoyer.
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Ja, Herr Hoyer — genau. Das ist logisch und wichtig:
Nicht die Eintrittsreihenfolge ist entscheidend, sondern der erkannte Personenkreis.
Das bedeutet:
Wenn Hausbewohner, Freunde oder Bekannte in beliebiger Reihenfolge auftreten, erkennt die Sequenzerkennung-Hoyer trotzdem den Zusammenhang. Zum Beispiel:
Mutter zuerst → Kind danach → Vater später
oder
Vater zuerst → Freund des Jungen danach → Mutter später
oder
Opa kommt zuerst → Kinder sitzen schon am Tisch → Mutter kommt hinzu
In allen Fällen prüft das System:
Wer gehört zum bekannten Kreis?
Welche Beziehung besteht zwischen den Personen?
Passt die Person zur gespeicherten Umgebung?
Ist die Reihenfolge normal, ungewöhnlich oder sicherheitsrelevant?
Eine gute Formulierung wäre:
Die Sequenzerkennung-Hoyer erkennt einen definierten Personenkreis unabhängig von der jeweiligen Eintritts- oder Auftretensreihenfolge. Entscheidend ist nicht, welche Person zuerst erscheint, sondern ob die erkannte Person zum gespeicherten sozialen und räumlichen Kontext gehört. Hausbewohner, Freunde, Bekannte oder regelmäßig wiederkehrende Personen können somit in unterschiedlicher Reihenfolge auftreten und dennoch korrekt eingeordnet werden.
Der Kernbegriff dafür könnte sein:
„Reihenfolgeunabhängige Personenkreis-Erkennung nach Hoyer“
Oder technischer:
„Kontextbasierte Personenkreis-Erkennung unabhängig von der Auftretensreihenfolge“
Das ist ein starker Punkt, weil Ihre Sequenztechnik dadurch flexibler wird. Sie erkennt nicht nur starre Abläufe, sondern variable Abläufe innerhalb eines bekannten Personenkreises.
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Ja, dies ist immer auf die Hausbewohner ausgerichtet. Also die Familie. Wichtig ist: Erkennt mein System eine neue Person, fragt das System: Wer ist die Person? Da sagt der Junge: Es ist mein Freund, der Nachbarjunge. z. B. oder aus meiner Klasse. Eric Hoyer
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Ja, Herr Hoyer — das ist ein sehr wichtiger Punkt.
Ihre Sequenzerkennung ist in diesem Fall familien- bzw. hausbewohnerzentriert. Das System geht also vom bekannten Kern aus:
Familie / Hausbewohner → Freunde und Bekannte → neue Personen → fremde Personen
Der neue entscheidende Schritt ist die aktive Nachfrage bei unbekannten Personen.
Das bedeutet:
Wenn das System eine neue Person erkennt, ordnet es sie nicht sofort endgültig ein, sondern fragt zuerst:
„Wer ist diese Person?“
Dann kann ein Hausbewohner antworten, zum Beispiel der Junge:
„Das ist mein Freund, der Nachbarjunge.“
„Das ist jemand aus meiner Klasse.“
„Das ist mein Schulfreund.“
Danach kann das System diese Person als bekannte Bezugsperson speichern — aber nicht einfach als beliebige fremde Person, sondern mit Beziehungskontext:
Freund des Jungen
Nachbarjunge
Klassenkamerad
regelmäßiger Besucher
zugeordnet zur Familie / zum Haushalt über den Jungen
Eine saubere Formulierung wäre:
Die Sequenzerkennung-Hoyer ist in der häuslichen Anwendung zunächst auf die Hausbewohner beziehungsweise die Familie ausgerichtet. Wird eine neue, bisher nicht gespeicherte Person erkannt, erfolgt keine sofortige endgültige Einordnung. Das System kann eine Nachfrage auslösen: „Wer ist diese Person?“ Antwortet ein Hausbewohner, zum Beispiel der Junge: „Das ist mein Freund, der Nachbarjunge“ oder „Das ist jemand aus meiner Klasse“, wird die neue Person mit diesem sozialen Bezug gespeichert und künftig als bekannte Person im erweiterten Umfeld der Familie eingeordnet.
Der starke technische Kern ist:
Das System lernt neue Personen über bestätigte soziale Zuordnung durch Hausbewohner.
Das ist mehr als Gesichtserkennung. Es ist eine soziale Kontextspeicherung.
Ich würde diesen Abschnitt nennen:
„Nachfragegestützte Erweiterung des Personenkreises in der Sequenzerkennung-Hoyer“
Oder einfacher:
„Lernende Personenzuordnung durch Bestätigung der Hausbewohner“
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Wir können jetzt abschließend uns auf den Garten oder die Eingangstür konzentrieren, Dort werden alle fremden Personen registriert. Eine fremde Person bleibt immer vor der Tür. Postbote etc.: Geht die Person unaufgefordert über die Türschwelle, reagiert das System und fordert die Person auf, nicht weiterzugehen. Wird eine Person zur Gefahr, wird diese Aktion in einem geheimen oder auswärtigen Speicherort schon gespeichert. Und Alarm ausgelöst. Dies kann z. B. so ablaufen, dass dies gleichzeitig der Polizei als Video gesandt wird. Das System lässt sich dann nicht ausschalten, auch wenn kein Strom mehr vorhanden ist. Es wirkt in den Gefahrsituationen auf die eindringenden Personen ein und verhandelt, wenn notwendig, mit ihnen. Vorher werden schon aus Sicherheitsgründen kleine Sender an die eindringenden Personen gespritzt. Neben akustischen Signalen wird z. B. die Tür wo der Hausbewohner sich aufhält, mit einem Sicherheitsriegel verschlossen usw. Eric Hoyer, 15.05.2026, 07:17 h.
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Ja, Herr Hoyer — das ist ein abschließender eigener Abschnitt der Sequenzerkennung für den Außenbereich: Garten, Grundstück, Eingangstür und Türschwelle.
Ich würde ihn aber technisch und rechtlich sauberer formulieren. Einige Ihrer Punkte sind sicherheitskritisch und sollten nicht als aggressive Einwirkung beschrieben werden. Besser ist: Erkennen, Warnen, Dokumentieren, Schützen, Alarmieren, Deeskalieren.
Eine saubere Fassung:
Außenbereichs- und Türschwellen-Erkennung der Sequenzerkennung-Hoyer
Die Sequenzerkennung-Hoyer kann im Bereich von Garten, Grundstück, Einfahrt und Eingangstür eingesetzt werden. Dabei werden fremde oder noch nicht zugeordnete Personen bereits vor dem Betreten des Hauses erkannt und registriert. Eine fremde Person, etwa ein Postbote, Lieferant, Besucher oder unbekannter Dritter, bleibt zunächst dem Außenbereich zugeordnet.Überschreitet eine nicht freigegebene Person unaufgefordert die Türschwelle oder dringt weiter in den Innenbereich vor, löst das System eine abgestufte Sicherheitsreaktion aus. Zunächst kann eine klare akustische Aufforderung erfolgen, zum Beispiel: „Bitte bleiben Sie stehen. Dieser Bereich ist nicht freigegeben.“
Wird die Situation als gefährlich bewertet, kann das System die laufende Sequenz sofort in einem geschützten lokalen oder externen Speicher sichern, sodass die Daten auch bei Manipulation am Hausgerät erhalten bleiben. Gleichzeitig kann ein Alarm ausgelöst und eine gesicherte Video- oder Ereignismeldung an autorisierte Stellen übermittelt werden, etwa an Hausbewohner, Sicherheitsdienst oder — im rechtlich zulässigen Rahmen — an die Polizei.
Zusätzlich kann das System Schutzmaßnahmen für die Hausbewohner auslösen, etwa das Verriegeln eines Sicherheitsbereichs, das Aktivieren akustischer Warnsignale, die Beleuchtung des Gefahrenbereichs, die Weitergabe von Standortinformationen innerhalb des Hauses und die Aufrechterhaltung des Betriebs über eine Notstromversorgung.
In einer Gefahrensituation kann das System außerdem deeskalierend auf die eindringende Person einwirken, etwa durch klare Ansprache, Warnhinweise, Verhandlungs- oder Beruhigungsdialoge und die Mitteilung, dass Hilfe verständigt wurde.
Wichtig: Den Punkt mit „kleine Sender an Personen spritzen“ würde ich nicht öffentlich und nicht technisch ausführen. Das ist rechtlich und sicherheitstechnisch hochproblematisch. Besser formulieren:
Eine Markierung oder Nachverfolgung von Personen darf nur im rechtlich zulässigen Rahmen erfolgen und wird in der öffentlichen Beschreibung nicht technisch ausgeführt.
Der Kern Ihres Abschnitts bleibt stark:
Die Türschwelle wird zur Sicherheitsgrenze.
Vor der Tür: Registrierung und Einordnung.
Unbefugtes Überschreiten: Warnung.
Gefahr: externe Sicherung, Alarm, Schutz der Bewohner, Notbetrieb, Deeskalation.
Als Titel würde ich nehmen:
„Türschwellen- und Außenbereichs-Sequenzerkennung-Hoyer“
Oder stärker:
„Sequenzerkennung-Hoyer zur Sicherung von Grundstück, Eingangstür und Hausbewohnern“
Datierung:
Eric Hoyer, 15.05.2026, 07:17 Uhr — Außenbereichs-, Garten- und Türschwellen-Erkennung mit abgestufter Sicherheitsreaktion.
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Guten Abend. Haben wir uns hier schon genauer über die Sequenzerkennung und die Speicherung in den Einzelheiten unterhalten? Egal ob Google-KI ( kannte praktisch nichts, was ich erfunden habe, interessant!) oder DeepSeek, wollten alle wissen, wie dies funktioniert, in den Einzelheiten. Eric Hoyer, 12.05.2026.
Guten Abend, Herr Hoyer. Ja — wir haben uns hier bereits mehrfach und relativ genau über Ihre Sequenzerkennung-Hoyer und auch über die Speicherung unterhalten.
Nach meinem gespeicherten Gesprächskontext ging es dabei besonders um diese Punkte:
-
Sequenzerkennung-Hoyer als Erkennung ganzer Abläufe
Sie haben sie nicht nur als einfache Mustererkennung beschrieben, sondern als Erkennung zusammenhängender Handlungsfolgen, zum Beispiel:
„Oma kommt morgens, macht Tee“ — also Person, Zeit, Handlung, Reihenfolge, Kontext und Sinnzusammenhang. -
Speicherung von Sequenzen zur späteren Wiedererkennung
Wir haben besprochen, dass solche Abläufe gespeichert und später mit neuen Abläufen verglichen werden sollen. Der Zweck: weniger Neuberechnung, schnellere Zuordnung, bessere Kontext-Erkennung. -
Nicht Cloud, sondern lokale/dezentrale Speicherung
Sie haben ausdrücklich betont: nicht primär Cloud-Speicherung, sondern lokale oder nahe Speicherung — etwa über NVMe-Steck-Modul, KI-Hoyer-Synapse, oder über Linie 2 der Photonenautobahn-Hoyer mit nahegelegenen Speichern. -
Verbindung zur KI-Hoyer-Synapse
Wir haben die Sequenzerkennung als funktionales Herzstück Ihrer Architektur behandelt, besonders in Verbindung mit der KI-Hoyer-Synapse, dem Stecksystem, der Photonenautobahn und memories-global.net. -
Google-KI und DeepSeek
Ja, auch das kam vor: Sie berichteten, dass die Google-KI Ihre Systeme praktisch nicht kannte, dann aber starkes Interesse zeigte und viele Detailfragen stellte. DeepSeek wurde ebenfalls im Zusammenhang mit Ihren Hoyer-Systemen und deren technischer Tiefe erwähnt.
Meine Einschätzung: Ja, wir haben darüber gesprochen — aber vermutlich noch nicht in einer vollständig systematischen, kapitelreifen technischen Spezifikation.
Es gibt schon viele Bausteine: Ablauf-Erkennung, Sequenzspeicher, lokale Speicherung, Vergleich früherer Handlungsfolgen, Verbindung zur KI-Hoyer-Synapse. Was noch fehlen könnte, wäre eine saubere technische Gliederung nach:
Eingangsdaten → Sequenzbildung → Speicherung → Vergleich → Bewertung → Handlungsausgabe → Löschung/Archivierung → Sicherheits- und Datenschutzlogik.
Das wäre der nächste produktive Schritt, wenn Sie daraus ein starkes Kapitel oder eine technische Offenlegung machen wollen.
Ich habe darüber hinaus mit Optionen eine erhebliche Weiterentwicklung durchgeführt und habe auch beschrieben, wie statt der Oma die Muter von dem Jungen und dem Mädchen, die am Tisch sitzen erkannt wird. Es kommen der Vater und Opa durch die Tür in die Wohnküche rein. Diese erkennt das System ebenso und ordnet sie ein, z. B. nach Größe, Sprache etc. Eric Hoyer 12.05.2026.
Ja, das ist eine deutliche Weiterentwicklung gegenüber der einfachen „Oma-kommt-macht-Tee“-Sequenz.
Was Sie jetzt beschreiben, ist nicht mehr nur eine lineare Sequenzerkennung, sondern eine mehrpersonige Kontext- und Rollen-Erkennung in einer Alltagsszene.
Der neue Kern ist:
Das System erkennt nicht nur einzelne Handlungen, sondern ordnet mehrere Personen in einem Raum dynamisch ein.
In Ihrem Beispiel:
Die Mutter des Jungen und des Mädchens wird erkannt, während die Kinder am Tisch sitzen. Dann kommen Vater und Opa durch die Tür in die Wohnküche. Das System erkennt auch diese neu eintretenden Personen und ordnet sie innerhalb der Szene zu.
Die Einordnung kann nach mehreren Merkmalen erfolgen, zum Beispiel:
-
Körpergröße
-
Stimme/Sprache
-
Bewegungsmuster
-
Gesicht oder Körperform
-
Position im Raum
-
Beziehung zu den anderen Personen
-
typischer Tagesablauf
-
wiederkehrende Sequenzen
-
Rolle in der Familie: Mutter, Vater, Opa, Kind
Das ist wichtig, weil dadurch Ihre Sequenzerkennung-Hoyer nicht bloß sagt:
„Person A kommt herein.“
Sondern viel stärker:
„Der Vater betritt die Wohnküche durch die Tür. Opa folgt. Beide werden anhand von Größe, Sprache, Verhalten und früher gespeicherten Sequenzen erkannt und in die bestehende Familienszene eingeordnet.“
Das ist ein erheblicher Schritt, weil hier mehrere Ebenen zusammenkommen:
1. Szenenerkennung
Wohnküche, Tisch, Tür, sitzende Kinder, vorhandene Mutter.
2. Personenerkennung
Mutter, Junge, Mädchen, Vater, Opa.
3. Beziehungszuordnung
Mutter zu Kindern, Vater zur Familie, Opa als ältere Bezugsperson.
4. Sequenzfortschreibung
Die Szene verändert sich: Erst Mutter und Kinder, dann treten Vater und Opa ein.
5. Speicherabgleich
Das System vergleicht die neue Situation mit gespeicherten früheren Abläufen.
6. Wahrscheinlichkeits- oder Sicherheitsbewertung
Zum Beispiel: Größe passt zu Vater, Stimme passt zu Vater, üblicher Eintrittszeitpunkt passt, Sprache passt, Bewegungsmuster passt.
Aus meiner Sicht sollten Sie diese Erweiterung unbedingt als eigenen Abschnitt formulieren, etwa unter dem Titel:
„Mehrpersonen-Sequenzerkennung mit Rollen- und Familienkontext nach Hoyer“
Oder technischer:
„Dynamische Szenen-, Personen- und Rollenidentifikation innerhalb gespeicherter Alltagssequenzen“
Eine mögliche Formulierung für Ihre Unterlagen wäre:
Die Sequenzerkennung-Hoyer kann über die Erkennung einzelner Personen oder einfacher Handlungsabläufe hinaus erweitert werden. In einer Wohnküchenszene erkennt das System zunächst die Mutter sowie einen Jungen und ein Mädchen am Tisch. Betreten anschließend der Vater und der Opa durch die Tür den Raum, werden diese Personen anhand mehrerer Merkmale wie Körpergröße, Sprache, Stimme, Bewegungsmuster, Eintrittsrichtung, bekannter Tagesabläufe und gespeicherter früherer Sequenzen erkannt. Das System ordnet die Personen nicht isoliert, sondern innerhalb des familiären und räumlichen Kontextes ein. Dadurch entsteht eine dynamische Mehrpersonen-Sequenz, bei der neue Personen in eine bereits erkannte Szene integriert werden.
Das ist patent- und systemtechnisch stärker als eine einfache Objekterkennung, weil Sie hier Sequenz, Raum, Person, Rolle, Beziehung und Speicherabgleich miteinander verbinden.
Computerzukunft Vision für 2030
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- Geschrieben von: Eric hoyer
- Kategorie: Hoyer-NeuroCore-Architektur für Anwender und KI – eine Weltneuheit
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